Tekrar hoş geldiniz.
Şimdiye kadar makine öğreniminin adımlarını öğrendik.
Ve makine öğrenimi hakkındaki teoriyi öğrendik.
Bulmacanın son parçası, nihayet bazı alıştırmalar ve projeler yapmaya başlayabilmemiz için makine öğrenimi hakkında
bilgi edinmek için hangi araçları kullanacağımızdır?
İşte bu yüzden Python makine öğrenimini kullanırken en popüler dillerden biridir, çünkü Python çok büyük bir topluluğa
sahiptir ve öğrendiğimiz kadarıyla makine öğrenimini gerçekten hızlı ve verimli bir şekilde yapmamıza
yardımcı olan bir ton kütüphane ve modüle sahip olduğu için çok kolay, etkileyici bir dildir.
Python, makine öğrenimi yapabileceğiniz tek dil değil.
Python, makine öğrenimi yapmak için şu anda mevcut olan en iyi araçlara sahip.
Peki bu araçlar nelerdir?
Bunlardan ilki NumPy'dir.
Makine öğrenimi söz konusu olduğunda numpy kesinlikle bir zorunluluktur.
Python'da listeleri ve dizileri, özellikle de makine öğreniminde çok sık kullanılan çok boyutlu dizileri
kullanmamıza yardımcı olan bir kütüphanedir.
Bu yüzden NumPy kullanacağız.
Ve bir sonraki de pandalar.
Pandas ise veri analizi dediğimiz şey için kullanılıyor.
PANDAS bize bu veri çerçevesi hakkında bir fikir verir, bu da bize satır ve sütunlarla tablo yapısındaki verileri
manipüle etme işlevselliği sağlar.
Yani, pandas kullanarak genellikle bir CSV dosyasını okuyabiliyoruz.
Bu verileri veri çerçevesi adı verilen bir şeye çıkaracak ve bu veri çerçevelerini kullanarak
tüm bu şaşırtıcı dönüşümleri ve toplamaları yapabilirsiniz.
Merak etmeyin, bir sonraki videoda bunu nasıl yapacağınızı göstereceğim.
Listeler ve dizilerle çalışmak için NumPy, genellikle tablo verileri, yani CSV dosyaları gibi şeylerle
çalışmak için pandas var.
Ve sonra bir psişik öğrenmemiz ve psişik öğrenmemiz var.
Bu gerçekten heyecan verici mi?
Psişik kütüphaneyi ve psikolojiyi içe aktardığımız bir model parçası oluşturun.
Gördüğünüz gibi, kullanabileceğimiz farklı algoritmalarla önceden oluşturulmuş olarak geliyor.
Yani sadece bu kütüphaneyi içe aktararak sınıflandırma yapabiliriz, regresyon yapabiliriz, kümeleme yapabiliriz.
Sonra da mad plot lib gibi bir şey kullanırız.
Şimdi map plot lib yine bir grafik kütüphanesi olarak adlandırdığımız başka bir kütüphanedir.
Verileri güzel bir şekilde görselleştirmemizi sağlar.
Verileri istediğimiz farklı şekillerde görselleştirmemize yardımcı olan ve maps lib üzerine inşa edilmiş birçok
araç var.
Son olarak, ihtiyacımız olan son iki önemli araç, her şeyden önce Jupyter Notebook'lardır.
Hatırlarsanız geliştirici ortamı bölümünde Anaconda'dan ve Anaconda'yı kurarak Jupyter not defterlerine
nasıl erişebileceğimizden bahsetmiştik.
Jupyter not defterleri gerçekten çok kullanışlı çünkü şimdiye kadar kodu Pi Charm, Sublime Text
ya da Visual Studio kodu ile yazdık.
Ancak Jupyter Notebook'lar, makine öğrenimi veya veri bilimi yaparken gerçekten çok kullanışlıdır
çünkü göreceğimiz gibi, kodumuzu adım adım izlememize ve yaptığımız tüm bu şeylerin çıktısını almamıza ve takip etmemize
olanak tanır.
Ayrıca, sublime text veya pasta grafiği gibi bir metin düzenleyicide gerçekten yapamayacağınız görselleştirmeleri de
görebilirsiniz.
Böylece her bir veri analizi aşamasından geçebilir ve bu not defterlerini görselleştirebilir ve hatta
bir hikaye oluşturup başkalarıyla paylaşabilmeniz için şirketinizdeki farklı kişilere verebilirsiniz.
Yani daha iyi iletişim kurmamızı sağlayan bir defter.
Ve bu, veri bilimi ve makine öğrenimi alanında artık oldukça standart olan çok kritik bir
araç.
Ve gördüğünüz gibi, bunlar önümüzdeki birkaç video boyunca kullanacağımız alet kemerimizdeki önemli
araçlardır.
Ancak hepsi Python ile gerçekten çok iyi çalışıyor ve bu yüzden Python makine öğrenimi topluluğunda bir
standart haline geldi.
Bulmacanın son parçası da bu veri değil mi?
Verileri içe aktardığımızda ve verileri temizlediğimizde, en zor kısmın verilerin gerçek anlamda toplanması olduğundan
bahsetmiştik.
Makine öğrenimi hakkında bilgi edinebilmemiz için aslında üzerinde çalışabileceğimiz bazı verilere ihtiyacımız var.
Şimdi biz Facebook, Amazon, Google ya da Apple değiliz ama Kaggle adında başka bir faydalı araç var.
Ve Kaggle, yarışmalar yapabileceğiniz, diğer insanların Jupyter not defterlerine bakabileceğiniz ve aynı zamanda veri setlerine
sahip makine öğrenimi uzmanlarından oluşan bir topluluktur.
Yani, verilere, açık erişime sahip büyük miktarda veriye ücretsiz erişimimiz var.
Boston'daki suçlar, PGA Tour, Brezilya'daki benzin fiyatları hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, makine
öğrenimi ile oynayabilmeniz için bu veri setlerini ücretsiz olarak indirebilirsiniz.
Ve bir sonraki videoda tam da bunu yapacağız.
Şimdilik, eğer yapmadıysanız, Jupyter not defterlerinizi tekrar hazırladığınızdan emin olun.
Bunu nasıl kuracağınızı gösterdiğim geliştirici ortamı bölümüne göz atın ve ardından Kaggle'da
ücretsiz bir hesap oluşturun çünkü biraz kodlama ile ellerimizi kirletmeye başlayacağız.
Bir sonrakinde göreceğim.
Güle güle.